2017年8月11日下午，剑桥大学三一学院院士Oliver Linton教授到访厦门大学经济学科，在经济楼N501为两院师生带来了一场题为“A Coupled DCS EGARCH Model for Intraday and Overnight Volatility”的学术讲座。
Oliver Linton 教授针对盘中和夜间股市波动提出了一个半参数DCS EGARCH模型。这一模型能够将两期具有不同性质的日盘数据进行对比。为了能够刻画夜间收益的重尾特征，文章采取了具有t分布新息的动态条件得分模型。Linton教授在其提出的多步估计过程中，不仅采用了核估计来捕捉缓慢变动的非参数成分，而且通过极大似然的方法来估计动态参数。最后，文章提出的模型被用于研究1991-2016期间的道琼斯工业平均成分股票和1992-2015期间的CRSP基于资本合成的证券投资组合数据。
讲座初始，Oliver Linton教授首先引出了文章所关注的问题，即以2005年为分界点，计算交易（computerized trading）的出现和高频交易(High Frequency Trading)策略的流行是否加大了股票市场的波动。如果直接对这一假设进行检验，一方面，可能无法区分出2005年以后股市波动的增大，具体是来源于全球金融危机还是高频交易策略的影响；另一方面，高频交易与股市波动之间所存在内生性，也为假设检验带来了一定的挑战。因此，考虑到在其他条件不变的情况下，命题成立也意味着盘中波动与夜间波动之比应该出现相应增长，Linton教授转而对这一现象进行检验。
Oliver Linton教授介绍了已有的理论方法和相关研究。与现有的简单模型相比，文章所提出的模型能够同时刻画动态短期波动、非参数长期波动和重尾新息，进而能够同时评估趋势和循环波动，以及检验这些成分是否发生变动。在介绍了具体的模型、估计方法和算法后，Linton教授简单介绍了文章中所建立的理论结果，包括半参估计方法的一致性和渐进正态性质。
最后，Linton教授介绍了如何运用文章中所提出的方法对道琼斯股票数据和CRSP股票数据进行实证分析。文章发现，在过去二十年中，道琼斯股票的盘中波动与夜间波动之比确实出现明显增长。这一增长同样适用于CRSP的大额股票，但是对于小额股票，盘中波动与夜间波动之比却出现了下降。Linton教授分别从市场结构变动、技术进步、全球化和市场开放程度等不同角度对这一发现进行了解释，并对讲座内容进行了总结。在与师生进行了简短的互动后，整场讲座圆满结束。
（WISE朱浣君）
Oliver Linton，英国剑桥大学三一学院院士、政治经济学教授，英国社会科学院院士，计量经济学会和数理统计学会会士，国际计量经济学学术杂志Econometric期刊联合主编。其主要研究领域为理论计量经济学、非参数和半参数方法以及实证金融，曾在包括Econometrica、Journal of Econometrics、Econometric theory等众多国际顶级经济学刊物上发表学术成果。
